2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据仓库设计与优化试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据仓库概念与架构
要求：请根据所学知识，回答以下关于数据仓库概念与架构的问题。
1.数据仓库的基本定义是什么？
2.数据仓库的主要功能有哪些？
3.数据仓库与数据库的主要区别是什么？
4.数据仓库的三个基本特征是什么？
5.数据仓库的常见架构模式有哪些？
6.什么是星型模式？
7.什么是雪花模式？
8.什么是星型模式与雪花模式的优缺点？
9.什么是数据仓库的数据分层？
10.数据仓库的数据分层有哪些层次？
二、数据仓库设计
要求：请根据所学知识，回答以下关于数据仓库设计的问题。
1.数据仓库设计的主要步骤有哪些？
2.什么是数据仓库的需求分析？
3.数据仓库的需求分析主要包括哪些内容？
4.什么是数据仓库的概念模型设计？
5.概念模型设计常用的方法有哪些？
6.什么是数据仓库的逻辑模型设计？
7.逻辑模型设计常用的方法有哪些？
8.什么是数据仓库的物理模型设计？
9.物理模型设计主要包括哪些内容？
10.什么是数据仓库的ETL过程？
四、数据仓库数据质量与数据清洗
要求：请根据所学知识，回答以下关于数据仓库数据质量与数据清洗的问题。
1.数据仓库数据质量的重要性是什么？
2.数据仓库数据质量的关键指标有哪些？
3.什么是数据清洗？
4.数据清洗的主要步骤有哪些？
5.数据去重的方法有哪些？
6.数据转换的常见类型有哪些？
7.什么是数据填充？
8.数据填充的常见方法有哪些？
9.什么是异常值处理？
10.异常值处理的方法有哪些？
五、ETL过程与工具
要求：请根据所学知识，回答以下关于ETL过程与工具的问题。
1.什么是ETL？
2.ETL的主要步骤有哪些？
3.ETL中的“E”代表什么？
4.ETL中的“T”代表什么？
5.ETL中的“L”代表什么？
6.ETL过程中常用的数据集成工具有哪些？
7.什么是ApacheNiFi？
8.ApacheNiFi的主要特点是什么？
9.什么是Talend？
10.Talend的主要功能有哪些？
六、数据仓库优化
要求：请根据所学知识，回答以下关于数据仓库优化的问题。
1.数据仓库优化的目的是什么？
2.数据仓库优化的常见方法有哪些？
3.什么是数据仓库的索引优化？
4.索引优化的常见方法有哪些？
5.什么是数据仓库的分区优化？
6.分区优化的常见方法有哪些？
7.什么是数据仓库的压缩优化？
8.压缩优化的常见方法有哪些？
9.什么是数据仓库的查询优化？
10.查询优化的常见方法有哪些？
本次试卷答案如下：
一、数据仓库概念与架构
1.数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理层的决策制定。
2.数据仓库的主要功能包括数据集成、数据存储、数据分析和数据挖掘。
3.数据仓库与数据库的主要区别在于，数据库是为了处理日常事务而设计的，而数据仓库是为了支持决策制定而设计的。
4.数据仓库的三个基本特征是面向主题、集成的、时变的。
5.数据仓库的常见架构模式有星型模式、雪花模式、星云模式等。
6.星型模式是一种简单、易于理解的数据仓库架构模式，其中事实表直接连接到维度表。
7.雪花模式是星型模式的一种扩展，它将维度表进一步规范化，减少了冗余数据。
8.星型模式的优点是结构简单、易于理解，而雪花模式的优点是减少了数据冗余。
9.数据仓库的数据分层包括数据源层、数据仓库层、数据应用层。
10.数据仓库的数据分层包括数据源层、数据仓库层、数据应用层。
二、数据仓库设计
1.数据仓库设计的主要步骤包括需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL设计、数据质量评估。
2.数据仓库的需求分析是了解用户需求、业务流程、数据源等的过程。
3.数据仓库的需求分析主要包括业务需求、数据需求、技术需求等。
4.概念模型设计是创建数据仓库概念模型的过程，常用方法有ER图、维度建模等。
5.逻辑模型设计是将概念模型转换为逻辑模型的过程，常用方法有星型模式、雪花模式等。
6.物理模型设计是将逻辑模型转换为物理模型的过程，主要包括数据存储、索引、分区等。
7.ETL过程是指提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的过程，用于将数据从源系统转移到数据仓库。
8.ETL过程中的“E”代表提取，即从源系统中提取数据。
9.ETL过程中的“T”代表转换，即对提取的数据进行清洗、转换等操作。
10.ETL过程中的“L”代表加载，即将转换后的数据加载到数据仓库中。
三、数据仓库数据质